通过Pandas读取CSV文件中的最后一行可以使用以下步骤: 导入Pandas库: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd 使用read_csv()函数读取CSV文件: 代码语言:txt 复制 data = pd.read_csv('file.csv') 其中,'file.csv'是你要读取的CSV文件的路径。 获取最后一行数据: 代码语言:txt 复制 last_row = data.tail(...
首先,导入pandas库并读取数据集。例如,可以使用pandas的read_csv()函数从CSV文件中读取数据: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd data = pd.read_csv('data.csv') 接下来,根据不同的列值创建一个筛选条件。假设我们要根据"column_name"列的值选择最后一行,可以使用以下代码: ...
使用pd.read_csv()函数读取 CSV 文件: df = pd.read_csv('file.csv') 这里file.csv 是要读取的 CSV 文件的路径。 参数和选项 pd.read_csv()函数提供了许多参数和选项,以便读取各种类型的 CSV 文件。以下是一些常用的选项: sep: 指定分隔符,例如逗号 , 或制表符 \t。 header: 指定哪一行作为列名(通常...
pd.read_csv(filename, skipfooter=1) # 最后一行不加载 1 2.19 nrows(读取行数) nrows: int, optional 1 需要读取的行数(从文件头开始算起)。一般用于较大的数据文件 pd.read_csv(data, nrows=1000) 1 2.20 na_values(空值替换) na_values: scalar, str, list-like, or dict, optional 1 一组用于...
5.最后在pandas中读csv文件中加上nrows = x 2.代码例子: 比如说:我要读取某个csv文件的前10行,有一行的空格和杂乱的值。 """coding:utf-8 @Software:PyCharm @Time:2022/12/16 16:48"""importpandas as pddefread_csv(dir_path):"""指定行"""data_=pd.read_csv(dir_path) ...
表示不读取数据的最后3行。read_csv默认使用的c引擎不支持这个参数,因此默认条件下使用这个参数时会打印警告信息。如果我们修改数据的解析引擎为python引擎时则不会抛出警告。另外使用python引擎时,可能会出现乱码,此时可以搭配使用encoding参数指定编码防止出现乱码。例如我们下面的例子告诉函数不读取最后一行数据:...
pandas.read_csv 接口用于读取 CSV 格式数据文件,由于它使用非常频繁,功能强大参数众多,所以在这里专门做详细介绍, 我们在使用过程中可以查阅。 读Excel 文件等方法会有很多相同的参数,用法基本一致。 语法 它的语法如下: pd.read_csv(filepath_or_buffer: Union[str, pathlib.Path, IO[~AnyStr]], ...
包含2311 行和 8 列。使用mydata02.shape,您可以生成此摘要。 示例 8:导入 CSV 时跳过最后 5 行m ydata04 = pd.read_csv("http://winterolympicsmedals.com/medals.csv ", skip_footer=5)在上面的代码中,我们使用skip_footer=参数排除了底部的 5 行。 示例 9:只读取前 ...
一、读取文件 import pandas as pd flie_path1 = 'xxx.xlsx' flie_path2 = 'xxx.csv' df = pd.read_excel(flie_path1,header=2) # 读取excel文件,header默认为0,为2则将第三行作为标题,flie_path文件路径 # df = pd.read_excel(flie_path1, sheet_name='信息表') # 按表名读取 ...
read_table(path1, header=None, # 不把第一行当成字段读取 sep='\|\@\|', # 指定分隔符来分割数据读取 dtype=str, # 默认字符串格式读取,后面有数据数学运算,要转化数据类型,astype(int) # low_memory=False, # 单个字符分隔符时,用c做engine,多个分隔符时不支持low_merory error_bad_lines=False, ...